Раз уж пошла такая пьянка, ещё немного рассуждений о роботах. В продолжение поста Роботы — это не только ценный мех.
smart-lab.ru/blog/378280.php

1. Все мои стратегии взяты из классической трейдерской литературы. Ни одну из них я не изобрёл сам. Беда в том, что в трейдерской литературе описано много плохих стратегий, которые сливают. Хороших стратегий мало, они лежат вперемежку с мусором. В этом вся сложность. Ещё одна сложность в том, что каждую классическую стратегию я дорабатывал под себя, потому что в стандартом виде (как в учебнике), она сливала.
2. Книги, в которых подробно описаны индикаторы технического анализа, должны стать вашими настольными. Например Роберт Колби Энциклопедия технических индикаторов рынка. Вы её уже читали? Перечитайте ;)
3. Есть известное правило: соотношение стоп-лосса к тейк профиту должно быть 1 к 3. Например, вы купили акцию по 100 рублей, поставили стоп лосс на 99, а тейк профит на 103. Я спорю с этим подходом. Вероятность того, что рынок придёт к стоп-лоссу на 99, очень велика. Вероятность того, что рынок пойдёт к тейк профиту на 103 — мала. Шансы прийти на 103 в 3 раза хуже, чем шансы прийти на 99. Теперь наоборот. Давайте представим трейдера, который купил по 100, поставил тейк профит на 101, а стоп-лосс на 97. Другие трейдеры начнут его чморить, типа ты дятел

( Читать дальше )

Я начал писать роботов в 2012 году. Мне было 30 лет. Думал, что программирование — это не моё, и ничего не выйдет, но постепенно начало получаться. Первые коды мне давались настолько трудно, что хотелось отрезать себе голову от отчаяния. Настолько было сложно программировать в начале. Первый робот, который у меня начал хоть что-нибудь делать, был с ошибкой. Он начал покупать 1 лот с аска и тут же вливал его в бид с бешеной скоростью. Пока я пришёл в себя, он успел так сделать около 50 раз. Хе-хе.
Потом программирование пошло немного легче, но до сих пор мне очень трудно. Старые знания позволяют быстро кодить уже знакомые блоки, но получать новые знания и применять их мне ОЧЕНЬ тяжело. Читаю посты Павла Маркина на Смарт Лабе и с грустью понимаю, что никогда не смогу кодить так как он.
Тем не менее, код это не главное. Главное — стратегия. Один мой знакомый программист часто смеялся над моими кодами, говорил что они ужасно написаны, и что в его институте за такие коды ставили «неуды». Тем не менее, эти плохие коды зарабатывали раньше, когда мы с ним общались, и зарабатывают сейчас. Программист так и не написал ни одного прибыльного робота и сейчас ушёл программировать в другую сферу.

( Читать дальше )

  Давненько на смартлабе не было хороших статей на эту тему. В последнее время ведутся диспуты на тему, какой анализ лучший и кто на смартлабе самый умный. Хотелось бы вернуть людей с окольных путей развития на магистральную ветку, посему решил сделать более подробную статейку о деньгах и о том, как с ними нужно обращаться, чтобы они у вас были. На смартлабе стало очень много новых людей, да и старожилам неплохо бы освежить память. Здесь я по крупицам собрал самые важные правила. Некоторые вам не известны, какие-то вы все знаете, но, как правило, не используете, а зря. Итак, начнем, вот эти правила.

1)      Деньги любят тишину. Ваши заработки и планы держите втайне от других людей.

2)      Деньги любят массу и на пустое место они не идут (или деньги к деньгам). Накопить миллион с нуля очень сложно, но если у вас уже есть один, появление второго, всего лишь вопрос времени.

3)      Курочка по зернышку клюет. Будьте сдержанными и терпеливыми. Богатство есть результат кропотливой и долгой работы, а не сиюминутных усилий.

( Читать дальше )

Для грамотных математиков любящих графики случайного блуждания, распределения приращений и кибернетикам с априорными гипотезами без доказательств.

Сжатие данных - алгоритмическое преобразование данных, производимое с целью уменьшения занимаемого ими объёма, за счет устранения избыточности, содержащейся в исходных данных — повторяющихся последовательностей и значений.

Случайные сигналы, процессы, последовательности, белый шум не обладают свойством избыточности. Сжатие данных принципиально невозможно без потерь.

Гипотеза — если колебания цен есть случайный процесс то сжатие данных последовательности приращений не возможно и коэффициент сжатия не должен превышать 1. 

Условия испытаний. 

( Читать дальше )

Всем, добрый день!

Сначала хотелось вставить свою копеечку по поводу ТА, но потом я передумал. И понял, что весь сыр бор собственно из ничего.
Тимофей связал заработок с использованием анализа. Как по мне, так смотреть нужно совсем на иные вещи. Немножко подумав, я набросал основные и гораздо более важные вещи на мой взгляд.

Итак, в чем разница между людьми, которые зарабатывают на рынке. Смотрим!



( Читать дальше )

В терминале QUIK доступны сотни и даже тысячи инструментов. Как найти среди них те, в которых выполняются определённые условия? Например, бумага начала расти или достигнут локальный минимум и имеет смысл рассмотреть вопрос покупки этого актива? Или какое-то другое условие, которым пользуетесь именно вы для анализа ценных бумаг рынка.

Очевидный путь — листать эти инструменты в терминале. Да, можно. Например, просматривать дневные графики всех инструментов на сон грядущий вместо сказки на ночь. Или проводить все время перед экраном, тренируя мышцы руки, истирая мышку и ломая глаза, если интересуют сигналы для торговли внутри дня. Даже не принимая во внимание трудоёмкость и малоприятность процесса, часть сигналов в любом случае будет пропущена.

Однако процесс поддаётся автоматизации — и это хорошо. Я не встречал в открытом доступе подобных утилит, поэтому некоторое время назад написал такую утилиту для себя. Она оказалась удобной — я ее причесал и делюсь с публикой. Лишний плюсик в личное дело на главном суде не помешает.

( Читать дальше )

Отслеживание каналов на рынке — крутая вещь. Беда в том, что учителя теханализа неправильно преподают каналы своим ученикам. Классика ошибочного преподавания звучит так: «Когда цена достигает нижней границы канала, — покупай, когда цена достагает верхней границы канала, — продавай». Хе-хе. Как бы не так! К тому моменту когда канал сформировался, он уже — как правило — является старым каналом. Если вы видите канал, значит скорее всего он уже несколько раз постучал по верхней линии и по нижней. Поэтому когда вы купите от нижней линии, с высокой долей вероятности получите лося. Ведь любой канал когда-нибудь пробивается вниз или вверх. Вот почему совет покупать от нижней границы, — плохой совет.
Нужно торговать ПРОБИТИЕ канала. Когда произошло пробитие, надо подождать второго события — возврата к линии канала. Теперь она является сопротивлением. И только после этого нужно шортить. То есть стратегия состоит из 4 шагов.
1. Цена болтается в канале. Ждём, не торгуем.

( Читать дальше )

Такого у Вас точно Нет.
И Вы точно не пропустите рост объемов!



( Читать дальше )

Упрощенный алгоритм вычисления приближенного значения размерности Минковского, для ценового ряда.

Краткая справка:

Размерность Минковского — это один из способов задания фрактальной размерности ограниченного множества в метрическом пространстве, определяется следующим образом:

• где N(ε) минимальное число множеств диаметра ε, которыми можно покрыть исходное множество.

Размерность Минковского имеет так же другое название — box-counting dimension, из-за альтернативного способа ее определения, который кстати дает подсказку к способу вычисления этой самой размерности. Рассмотрим двумерный случай, хотя аналогичное определение распространяется и на n-мерный случай. Возьмем некоторое ограниченное множество в метрическом пространстве, например черно-белую картинку, нарисуем на ней равномерную сетку с шагом ε, и закрасим те ячейки сетки, которые содержат хотя бы один элемент искомого множества.Далее начнем уменьшать размер ячеек, т.е. ε, тогда размерность Минковского будет вычисляться по вышеприведенной формуле, исследуя скорость изменения отношения логарифмов. 

( Читать дальше )

Доклад «Оптимизация портфеля алгоритмических стратегий»

1. Введение

В чем состоит цель подобной оптимизации? Представим, что у нас есть набор алгоритмов, каждый из которых обладает некоторыми статистическими свойствами, из которых наиболее важными для нас являются доходность и максимальная величина просадки. В основе каждого из алгоритмов лежат разные стратегии, которые, тем не менее, могут быть коррелированы между собой в разной степени, торговля также может вестись на разных инструментах. В качестве примера приведу характеристики стратегий, которые были разработаны нашей командой и применяются в боевых торгах в настоящее время:

Так как свойства каждого из алгоритмов отличаются, возникает проблема: каким образом распределить между ними доступный капитал для того чтобы:

1. Максимизировать доход при заданном уровне риска ( то есть максимальной величине просадки)

2. Минимизировать риск при заданной доходности

Если дать, например равные доли капитала каждому алгоритму, то, очевидно, что такое распределение не будет оптимальным, так как мы не учитываем характеристики, присущие стратегиям. Не будет оптимальным и тот случай, когда мы, например, выделяем капитал пропорционально относительной доходности каждого алгоритма, здесь мы игнорируем значения волатильности, то есть риска, стратегий.

2. Модель Марковица

Задачу оптимизации попробуем решить, применив теорию оптимального портфеля, разработанную Марковицем, точнее некоторые последующие ее модификации. Обычно данная теория применяется для долгосрочного инвестиционного портфеля, состоящего из различных активов, например акций. Кратко  суть теории.

( Читать дальше )